论文链接:Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching(基于负感知注意力的图文匹配,CVPR2022) 代码主页:https://github.com/CrossmodalGroup/NAAF 主要优势 (Highlights): 1)不额外添加任何学习参数前提下,在基础基线SCAN上取得显著性能提升,达到SOTA; 2)模型设计简单有效,只需要SCAN 的文本-图像(Text...
delta 为 Sigmoid 激活函数,BN 为批量标准化 步骤很简单,可查看代码: classAttentionFiltration(nn.Module):def__init__(self,sim_dim):super(AttentionFiltration,self).__init__()self.attn_sim_w=nn.Linear(sim_dim,1)self.bn=nn.BatchNorm1d(1)defforward(self,sim_emb):sim_attn=l1norm(torch.sigmoi...
可以看到,模型可以分为三个板块,其中ITC表示“image-text contrative”,用来对齐视觉和语言表示;ITM表示“image-text matching”,使用交叉注意力层来模拟图文信息交互,来区分正负图像-文本对;LM表示“language model”,用causal注意力代替双向注意力机制,并且与编码器共享参数,用来生成图片描述。作者将这种结构称作MED(mu...
Text-Image Stacked Cross Attention: 类似的操作。 1.2. Alignment Objective: 对于Image-Text matching 来说,通常采用 triplet loss,之前的方法也采用了 hinge-based triplet ranking loss: 其中,S 代表相似性得分函数,即SLSESLSE。给定一个图像 I,第一个 sum 考虑到了所有的 negative samples;给定一个句子 T,...
请注意,上述代码仅为伪代码,实际实现时需要具体定义compute_attention_weights和apply_attention_weights函数,并处理各种细节问题(如维度匹配、归一化等)。 4. 讨论Stacked Cross Attention相比其他注意力机制的优势 与其他注意力机制相比,Stacked Cross Attention在图像-文本匹配任务中具有以下优势: 跨模态交互:通过捕捉图像...
一个MED可以作为一个单模态编码器(unimodal encoder),或是基于图像的文本编码器(image-grounded text encoder),或是基于图像的文本解码器(image-grounded text decoder)。 该模型与三个视觉语言目标共同进行预训练,即图像-文本对比学习(image-text contrastive learning)、图像-文本匹配(image-text matching)和图像-...
(5) 除了掩码语言模型 (Masked Language Modeling,MLM) 和图文匹配任务 (Image-Text Matching, ITM) ...
代码:https://github.com/ChenRocks/UNITER 摘要 联合图像文本嵌入是大多数视觉和语言 (V+L) 任务的基石,其中多模态输入被联合处理以进行视觉和文本理解。在本文中,作者介绍了 UNITER,一种通用图像文本表示(UNiversal Image-TExt Representation),通过对四个图像文本数据集(COCO、Visual Genome、Conceptual Captions 和...
Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching(NAAF) 登录 开通大会员 大会员 消息 动态 收藏 历史记录 创作中心 投稿 追文逐业的小研 编辑于 2023年10月18日 00:49 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发 2 0 0 0 0